Identifying Cause and Effect on Discrete Data using Additive Noise Models

Peters, J; Janzing, D; Schölkopf, B

Identifying Cause and Effect on Discrete Data using Additive Noise Models

Peters, J., Janzing, D., & Schölkopf, B. (2010). Identifying Cause and Effect on Discrete Data using Additive Noise Models. Cambridge, MA, USA: JMLR.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-C040-6 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-81F2-A

資料種別: 会議論文

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Peters, J^{1, 2}, 著者
Janzing, D^{1, 2}, 著者
Schölkopf, B^{1, 2}, 著者

所属:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794

内容説明

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キーワード: -

要旨: Inferring the causal structure of a set of random variables from a finite sample of the
joint distribution is an important problem
in science. Recently, methods using additive
noise models have been suggested to approach
the case of continuous variables. In
many situations, however, the variables of interest
are discrete or even have only finitely
many states. In this work we extend the notion
of additive noise models to these cases.
Whenever the joint distribution P(X;Y ) admits
such a model in one direction, e.g. Y =
f(X) + N; N ? X, it does not admit the
reversed model X = g(Y ) + ~N ; ~N ? Y as
long as the model is chosen in a generic way.
Based on these deliberations we propose an
efficient new algorithm that is able to distinguish
between cause and effect for a finite
sample of discrete variables. We show that
this algorithm works both on synthetic and
real data sets.

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日付: 出版: 2010-05

出版の状態: 出版

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識別子（DOI, ISBNなど）: BibTex参照ID: 6387

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出版物名: JMLR Workshop and Conference Proceedings

種別: 連載記事

著者・編者:
Teh, YW, 編集者
Titterington , M, 編集者

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-

出版社, 出版地: Cambridge, MA, USA : JMLR

ページ: - 巻号: 9 通巻号: - 開始・終了ページ: 597 - 604 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: -

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